倾向得分匹配(PSM)参与匹配的样本太少、pscore分布不均匀怎么 …
2023年4月3日 · 倾向得分匹配(PSM)参与匹配的样本太少、pscore分布不均匀怎么解决？,请教大家，我正在做倾向得分匹配(PSM)，匹配之后发现（1） _pscore 分布很不均匀，几乎都分布在 1 附近；（2）_weight 中没有参与匹配的太多太多，一共 3546 个样本，损失了 2249 个[/backcolor]。
A股上市公司、各行业赫芬达尔指数（2005-2022年），整理好的面 …
2023年9月5日 · 0.01至0.15：市场竞争程度较高，市场份额分布相对均衡。 0.15至0.25：市场竞争程度一般，市场份额分布相对集中。 大于0.25：市场集中度高，市场份额分布非常集中。 时间：2005-2022年 原始数据指标：公司主营业务收入、所有者权益的账面价值、公司总资产、营业 ...
stata如何在按年份分组画出每一年的密度分布图 - Stata专版 - 经管 …
2015年5月13日 · • stata里怎么把几个分布图放在一个图里面; • STATA 做分布图; • Stata如何画正态，t，卡方和F分布图？ • stata 画核密度分布图; • stata画图求救，谢谢大家了！ • stata 一个问题请教; • 求助啊，stata如何画t分布图~~ • 如何用stata作那种年龄结构分布图？ • ...
eviews_基本命令 - EViews专版 - 经管之家(原人大经济论坛)
2014年10月13日 · 在变量服从正态分布的原假设下，jb统计量服从自由度为2的卡方分布。 如果 JB 统计量大于卡方分布的临界值，或对应概率值较小，则拒绝该变量服从正态分布的假设（ where S is the skewness, K is the kurtosis, and k represents the number of estimated coefficients used to create the series ）
请问回归时候缺失变量和0变量对结果有什么影响？ - Stata专版
2016年9月11日 · OLS回归的基本假定是iid，即独立同分布，要得到无偏一致的估计量还得正态。所以可能你需要做相应的处理。受教育年限这个变量如果不是你关注的变量，那么处理为类别变量时不一定非要划分那么细的。比如可以考虑有没有上过大学将其划分为0，1之类的。
oprobit模型与ologit模型的区别 - 计量经济学与统计软件 - 经管之 …
2015年4月2日 · 一个是变量服从正态分布，一个是变量符合logistic分布，两种分布在样本量比较大时没多大差别，所以结果差不多。只是经济学里用probit多点，统计学里面用logit模型多点。不过个人建议用logit模型，因为这个模型可以直接报道边际效应，解释起来更轻松些。
安慰剂检验：最强攻略 - Stata专版 - 经管之家(原人大经济论坛)
2022年3月22日 · 通过系数分布图，我们也可以清洗的观察到，随机抽样系数以零为均值，呈正态分布。 仅有一次抽样系数位于 -2.520 的右侧。 除了回归系数分布之外，我们也可以画 t 值的分布图：
空间计量 | 空间杜宾模型SDM原理及案例实操分析 - 数据分析与数 …
2024年9月26日 · 4. **假设检验与诊断**：检查残差是否符合随机分布假定，验证模型设定的有效性。 5. **结果解读**：根据参数估计值分析房价（hoval）和家庭收入（income）对犯罪率的影响，并考虑其空间溢出效应如何在哥伦布市社区中传播。 #### 模型输出与结论
Logit模型和probit模型的区别 - Stata专版 - 经管之家(原人大经济论 …
2014年10月24日 · logit和probit的区别： 1. y* = x'b + e中，对e的分布的设定不同。logit模型中，e服从标准logistic分布；probit模型中，e服从标准正态分布。 2. 两个模型估算的边际效应的差别主要体现在对尾部数据的解释上。 联系： 1. 经验法则：b_logit 约等于1.6倍的b_probit。 2.
logit 或 probit 模型不收敛 (back up 或 not concave) 总结帖子
2021年9月29日 · logit 或 probit 模型不收敛 (back up 或 not concave) 总结帖子,开一个帖子记录做二元变量回归时遇到的问题：1. logit 对应逻辑分布，probit对应标准正态分布的假设，在估计的时候使用的都是MLE最大似然估计。